工業(yè)設(shè)備是企業(yè)生產(chǎn)運行的核心引擎，其穩(wěn)定與效率直接關(guān)乎產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效益和綜合成本。根據(jù)《“人工智能 + 制造” 專項行動實施意見》，推動產(chǎn)線實時監(jiān)測與預(yù)測性維護、提升故障識別準(zhǔn)確性，已成為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵任務(wù)。然而在傳統(tǒng)運維模式下，仍普遍存在預(yù)警及時性不足、運維效率有待提升、維護成本居高不下、系統(tǒng)協(xié)同性較弱等痛點，長期困擾著企業(yè)運維人員。

CET中電技術(shù)推出工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護系統(tǒng)，徹底打破傳統(tǒng)運維困局。系統(tǒng)可實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的全域可視化監(jiān)控，對設(shè)備異常進行智能預(yù)警，并精準(zhǔn)預(yù)測故障類型，幫助企業(yè)實現(xiàn)從 “盲目檢修” 到 “精準(zhǔn)預(yù)測”、從 “被動搶修” 到 “主動預(yù)防”，大幅降低非計劃停機概率、延長設(shè)備使用壽命，為工業(yè)設(shè)備全生命周期健康管理提供強力支撐。

Part 01

專業(yè)圖譜，設(shè)備狀態(tài)一目了然

建立 “駕駛艙 - 設(shè)備集群 - 設(shè)備信息看板” 多層級的信息圖譜，集中展示設(shè)備資產(chǎn)分布、健康度、告警等級、測點數(shù)據(jù)等，為管理者提供數(shù)字化決策依據(jù)。并通過專業(yè)圖譜分析，將設(shè)備振動、溫度、轉(zhuǎn)速、位移、電磁等抽象參數(shù)，轉(zhuǎn)化為直觀的圖形界面，幫助運維人員掌握集群整體健康狀態(tài)。

智能預(yù)警，設(shè)備異常早識早防

針對穩(wěn)態(tài)、變工況等多種場景，采用基于固定閾值、動態(tài)閾值、趨勢預(yù)測多種預(yù)警算法，精準(zhǔn)識別正常工況波動與實際異常狀態(tài)，在設(shè)備性能退化初期或故障發(fā)生前發(fā)出告警，解決傳統(tǒng)運維預(yù)警不及時、誤報漏報多的痛點，以便運維人員能提前介入排查隱患、制定檢修計劃，有效避免設(shè)備故障甚至非計劃停機。

“AI+機理”診斷，故障類型精準(zhǔn)預(yù)測

基于機理診斷模型和AI診斷模型，對預(yù)警信息、歷史數(shù)據(jù)、實時工況以及設(shè)備知識圖譜進行智能分析，精準(zhǔn)預(yù)測設(shè)備故障類型并提供運維建議，準(zhǔn)確率＞95%；另外，支持自動生成診斷報告，為后期精準(zhǔn)運維提供有力支撐。

本地大模型知識庫，設(shè)備健康閉環(huán)管理

數(shù)據(jù)輸入私有知識庫生成智能診斷結(jié)果，結(jié)合LLM大語言模型與AI問答輸出精準(zhǔn)運維建議，支撐科學(xué)運維決策；同時診斷案例反向回哺私有知識庫，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動-智能診斷-決策輸出-知識迭代的閉環(huán)，持續(xù)提升設(shè)備智能運維水平。

Part 02
核心產(chǎn)品

CET工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于化學(xué)工業(yè)、油氣開采、有色金屬冶煉、生產(chǎn)制造等多個領(lǐng)域，幫助企業(yè)告別盲目維修，實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測和主動預(yù)防，不僅大幅降低非計劃停機概率，提升設(shè)備全生命周期管理與生產(chǎn)運營效率，同時夯實智能運維體系建設(shè)，助力企業(yè)樹立 “數(shù)智轉(zhuǎn)型、安全高效、綠色低碳” 的行業(yè)標(biāo)桿形象。